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अप्रैल 2026 में, कैंब्रिज विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसे घटक पर आधारित एक नई चिप सामग्री पेश की जो नक़ल करती है कि मस्तिष्क के न्यूरॉन कैसे जुड़ते हैं, जो डेटा को इधर-उधर भेजने के बजाय उसी जगह संग्रहीत और संसाधित करती है।

यह मस्तिष्क-प्रेरित चिप AI प्रणालियों की ऊर्जा-खपत को लगभग कितना घटा सकती है?

लगभग 70%
कैंब्रिज टीम ने हैफ़्नियम ऑक्साइड से एक बेहद स्थिर, कम-ऊर्जा वाला मेमरिस्टर बनाया जो मेमोरी और प्रोसेसिंग को एक ही जगह जोड़ता है, पारंपरिक चिप्स के विपरीत जो मदरबोर्ड पर डेटा ले जाने में काफ़ी ऊर्जा बर्बाद करती हैं, और यह 'कंप्यूट-इन-मेमोरी' डिज़ाइन न्यूरोमॉर्फ़िक कंप्यूटिंग की एक पहचान है, जो मस्तिष्क की अपनी ऊर्जा-दक्षता से सीधी प्रेरणा लेती है।

कैम्ब्रिज की टीम ने हैफ़्नियम ऑक्साइड से एक मेमरिस्टर बनाया, यानी एक ऐसा हिस्सा जिसका प्रतिरोध पिछले प्रवाह के आधार पर बदलता है, और जो डेटा को अलग मेमोरी और प्रोसेसर चिप के बीच भेजने के बजाय एक ही जगह स्टोर और प्रोसेस करता है। यह 'कंप्यूट-इन-मेमोरी' डिज़ाइन दिमाग के न्यूरॉन्स के काम करने के तरीके की नकल करता है, और लगातार डेटा को इधर-उधर भेजने की ज़रूरत खत्म करने से AI की ऊर्जा खपत में लगभग 70 प्रतिशत तक की कमी आ सकती है।

इससे कम प्रतिशत इस तरीके से मिलने वाली बचत को कम आंकते हैं, क्योंकि मदरबोर्ड पर डेटा को इधर-उधर भेजना पारंपरिक चिप डिज़ाइन में ऊर्जा की एक बड़ी, न कि मामूली, बर्बादी है।

यह न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के दायरे में आता है, यानी हार्डवेयर को जैविक दिमाग जैसा बनाने की कोशिश, जो डेटा सेंटर की बिजली के एक छोटे से अंश में भी भारी मात्रा में गणना कर लेता है।

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